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如何在Python 2.7中高效讀取大型CSV文件?

Nov 19, 2024 pm 04:42 PM

How Can I Efficiently Read Large CSV Files in Python 2.7?

使用 Python 2.7 讀取大型 CSV 文件

應(yīng)對(duì)使用 Python 2.7 讀取巨大 CSV 文件的挑戰(zhàn)可能會(huì)引起內(nèi)存問題,尤其是文件超過 300,000 行。為了克服這個(gè)障礙,避免將整個(gè)文件讀入內(nèi)存至關(guān)重要。

內(nèi)存管理技術(shù)

使用生成器可以實(shí)現(xiàn)內(nèi)存高效的處理。不要累積列表中的所有行,而是單獨(dú)生成每一行。這種方法(以 getstuff 函數(shù)的生成器為例)可顯著減少內(nèi)存消耗。

此外,請(qǐng)考慮 itertools 模塊中的 dropwhile 和 takewhile 函數(shù)等優(yōu)化。這些通過跳過不相關(guān)的行來促進(jìn)高效過濾,進(jìn)一步節(jié)省內(nèi)存。

性能優(yōu)化

除了內(nèi)存管理之外,提高性能還包括最大限度地減少不必要的操作。 getdata 函數(shù)應(yīng)該直接迭代 getstuff 生成器,消除不必要的中間列表。

示例用法

使用生成器重新編寫代碼會(huì)產(chǎn)生更有效的解決方案:

def getstuff(filename, criterion):
    ...  # Same generator code as above

def getdata(filename, criteria):
    ...  # Same generator code as above

# Process rows directly
for row in getdata(somefilename, sequence_of_criteria):
    ...  # Process the current row

此代碼一次有效地處理一行,大大減少了內(nèi)存使用并提高了性能,即使是巨大的CSV 文件。

以上是如何在Python 2.7中高效讀取大型CSV文件?的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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